python - pandas:当值是可变长度的集合或列表时，从字典创建一个长/整齐的 DataFrame

Question

简单字典:

d = {'a': set([1,2,3]), 'b': set([3, 4])}

(如果重要的话，集合可以变成列表)

如何将其转换为长/整洁的 DataFrame，其中每一列都是一个变量，每个观察值都是一行，即:

  letter  value
0      a      1
1      a      2
2      a      3
3      b      3
4      b      4

下面是可行的，但是有点麻烦:

id = 0
tidy_d = {}
for l, vs in d.items():
    for v in vs:
        tidy_d[id] = {'letter': l, 'value': v}
        id += 1
pd.DataFrame.from_dict(tidy_d, orient = 'index')

是否有任何 pandas 魔术可以做到这一点？像这样的东西:

pd.DataFrame([d]).T.reset_index(level=0).unnest()

unnest 显然不存在并且来自 R。

Answer 1

您可以使用 itertools.chain 和 zip 的理解:

from itertools import chain

keys, values = map(chain.from_iterable, zip(*((k*len(v), v) for k, v in d.items())))

df = pd.DataFrame({'letter': list(keys), 'value': list(values)})

print(df)

  letter  value
0      a      1
1      a      2
2      a      3
3      b      3
4      b      4

这可以以更具可读性的方式重写:

zipper = zip(*((k*len(v), v) for k, v in d.items()))
values = map(list, map(chain.from_iterable, zipper))

df = pd.DataFrame(list(values), columns=['letter', 'value'])